Performance of community detection algorithms supported by node embeddings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The grouping of nodes into subsets that are relatively densely interconnected and separable from the rest of the network is a property often displayed in many complex real-world networks; this feature is known as a community structure. There is a growing demand for algorithms that can find partitions that resemble the community structure of a given network as closely as possible. However, most popular algorithms for community detection in graphs have one serious drawback, namely, they are heuristic-based and in many cases are unable to find a near-optimal solution. Moreover, their results are volatile, impacting the replicability of their results. In this paper, we investigate if the performance of greedy algorithms might be improved by initialising such algorithms with some carefully chosen partition of nodes, namely a partition obtained by embedding the nodes into real numbers space and then running a clustering algorithm on this latent representation. We believe that embedding will filter unwanted noise while retaining the proximity of nodes belonging to the same community or will learn more complex and elusive relations between nodes. Then, clustering algorithms run on this embedding will create a stable partitioning that will reduce the uncertainty in the initial phases of the community detection algorithms. The experiments show that the proposed procedure significantly improves the results over baseline community detection algorithms, namely Louvain and Leiden. It also reduces the inherent volatility of such algorithms. The impact depends on the given graph’s properties, especially the strength of the community structure and degree distribution. The largest boost in performance is given in the cases when networks are ‘noisier’, that is, when the community structure is less pronounced and there are many connections between communities. Furthermore, the design and parametrization of the procedure depend on the network’s topology, not on the size of the network itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».